오픈AI 최고 제품 책임자(CPO)인 케빈 웨일(Kevin Weil)은 최근 미국 샌프란시스코에서 열린 '데브데이' 행사에서 "2025년에는 AI 에이전트 시스템이 주류 기술로 떠오를 것"이라고 말했습니다. 'AI 에이전트'란 인간의 개입 없이 스스로 작업을 수행하는 소프트웨어를 뜻합니다. 프로세스를 자동화하고, 의사 결정을 내리며, 상대방과 지능적으로 상호 작용할 수 있습니다. 챗GPT가 안겨준 신선한 충격이 채 가시기도 전에 더욱 마법 같은 도구가 본격적인 데뷔를 예고하고 있는데요. 인간과 자연어 대화가 가능하다는 점에서 비슷해 보이는 AI 에이전트와 AI 챗봇은 서로 어떻게 다르며, AI 에이전트에게 무엇을 기대할 수 있는지, 여러 산업군에서 어떻게 활용될지 꼼꼼히 살펴보겠습니다.
AI 에이전트는 AI 챗봇과 어떻게 다를까?🤔
AI 에이전트가 AI 챗봇과 다른 점은 바로 '자율성'입니다. AI 챗봇은 AI 기술을 활용해 사람과 대화를 나눌 수 있도록 만든 소프트웨어 프로그램입니다. 자연어 처리(NLP) 기술을 활용해 사람의 질문을 이해하고, 적절한 답변을 제공하는 역할을 하지요. 인간의 질문에 따라 답변을 도출할 뿐, 스스로 무엇인가 제안하거나 결정하는 것은 없습니다.
반면, AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 설계된 것으로, 작업을 가장 잘 완료할 수 있는 방법을 스스로 찾아 문제를 해결합니다. 업무를 할당 받으면 독립적으로 수행해냅니다. AI 형태는 소프트웨어일 수도 있고, 소프트웨어 기반의 (로봇과 같은) 물리적 실체일 수도 있습니다. 또 AI 챗봇과 같이 사람과 상호작용할 수 있고, 목적에 따라 대화 기능을 생략할 수도 있습니다.
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AI 에이전트 |
AI 챗봇 |
공통점 |
✅ 자연어를 처리할 수 있습니다.
✅ 인간의 명령을 잘 이해하기 위해 벡터 데이터베이스를 필요로 합니다.
✅ 지속적인 학습으로 고도화할 수 있습니다.
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차이점 |
스스로 작업을 수행하고 완료합니다.
데이터 처리(Brain) 및 의사 결정(Action)이 가능합니다.
반성(Reflection)을 통한 개선도 할 수 있습니다.
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프롬프트 입력 시에만 결과를 도출합니다. |
AI 에이전트의 장점 3가지✨
① 정보 중심의 향상된 의사 결정
AI 에이전트는 감정이나 편향 없이 오직 데이터에 기반한 결정을 내립니다. 이는 더 공정하고 논리적인 결과를 도출하는 데 도움이 되는데요. 방대한 데이터를 신속하게 처리하면서, 데이터에서 패턴을 감지해 정확한 예측이 가능합니다. 빠르고 정확한 분석을 통해 정보 중심의 의사 결정이 가능해지는 것입니다.
② 놀라운 생산성
AI 에이전트는 지속적이면서도 실시간 업무 수행이 가능합니다. 연중무휴로 24시간, 인간이 일하지 않는 시간에도 목표한 작업을 완료하기 위해 끊임없이 분석하고 개선합니다. 이는 고객 서비스나 모니터링 같은 분야에서 큰 장점으로 작용할 수 있습니다.
③ 지속적인 학습과 개선
AI 에이전트는 단순한 명령을 수행하는 도구에서 벗어나 스스로 학습하여 문제를 해결할 방안을 찾습니다. AI 에이전트의 워크 플로에 '반성' 과정을 추가함으로써 데이터를 학습할수록 더 나은 의사결정을 하거나 작업 효율성을 높일 수 있는데요. 기존 AI와 달리 검토 및 수정의 단계를 거쳐 지속적으로 고도화될 수 있습니다.
산업군별 AI 에이전트 활용안📒
✅ 서비스 운영 |
✔️ 고객의 요청을 분석하여 유형별로 분류
✔️ 고객 및 직원이 필요로 할 정보를 신속하게 지원
✔️ 특정 정보 영역을 빠르게 확인해 고객에게 적절히 대응
✔️ 운영 정책을 실시간 분석해 즉시 처리 절차를 안내
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✅ 영업 |
✔️ 고객의 과거 구매 데이터 분석 후 추가 구매 등 업셀링 제안
✔️ 개인화된 제품 추천을 통해 고객 경험과 구매 전환율 향상
✔️ 구매 내역 및 선호도 분석 후 보완적 상품의 교차 판매 기회 창출
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✅ 의료 |
✔️ 진료 기록 자동 생성 등 의료 문서 작업 자동화로 행정 부담 감소
✔️ 최신 연구 자료 검색 및 요약, 의료진의 의사결정 서포트
✔️ 환자의 실시간 건장 데이터 모니터링으로 이상 징후 확인 및 알림
✔️ 실시간 모니터링 및 경고 알림 자동화로 응급 상황에 대한 빠른 대처 지원
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AI 에이전트는 다양한 산업군에서 생산성, 효율성, 고객 경험 향상에 중요한 역할을 할 전망입니다. 각 산업에 특화된 방식으로 운영을 최적화하고 더 나은 성과를 달성할 수 있도록 도울 텐데요. 다만, AI 에이전트를 더 잘 활용하기 위해서는 AI 에이전트에게 명확하면서도 좁은 범위의 목표를 부여해 리스크를 최소화하는 것이 중요합니다. 복잡하고 민감한 내용일수록 최종 승인은 인간이 할 수 있도록 분류한다면, AI 에이전트 활용의 가치는 더욱 배가될 것입니다.
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